Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 366-371 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Klasifikasi Tweet Sarkasme Pada Platform X Menggunakan Bidirectional Encoder Representations from Transformers
Rizal Akbar Fitrianto a , Arda Surya Editya b
a Teknik informatika, fakultas ilmu komputer, universitas nahdlatul ulama sidoarjo, rizal.akbar.fitrianto@gmail.com
b Teknik informatika, fakultas ilmu komputer, universitas nahdlatul ulama sidoarjo, ardasurya.tif@unusida.ac.id
Submitted: 21-03-2024, Reviewed: 22-04-2024, Accepted 13-05-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i3.1344

## Abstract
X is a digital platform that facilitates the sharing of thoughts and criticisms through written content. Several individuals and organizations or companies utilize social media platforms like X to gauge public sentiment when making policies. However, due to the limitations of writing, which cannot convey nonverbal signals such as body movements, facial expressions, and intonations, it is often difficult to identify implicit signs like sarcasm. Therefore, it is important to detect sarcasm, as it can be used as evidence in legal matters and in the implementation of NLP to enhance sentiment analysis. This study examines the  performance  of  deep  learning  methods  such  as  IndoBERT,  RoBERTa,  BERT,  and  BERT  Multilingual  in  classifying Indonesian sarcasm on platform X. The experimental results show that the IndoBERT model, which is specially designed for this task, achieved an impressive F1 score of 95%.
Keywords: sarcasm, deep learning, tweet.

## Abstrak
X adalah platform digital yang memfasilitasi berbagi pemikiran dan kritik melalui konten tertulis. Sejumlah individu dan organisasi atau perusahaan memanfaatkan media sosial seperti X untuk mengetahui sentimen masyarakat umum saat akan mengambil kebijakan. Namun, karena keterbatasan menulis, yang tidak mampu mentransmisikan isyarat nonverbal seperti gerakan tubuh, ekspresi wajah, dan intonasi, seringkali sulit untuk mengidentifikasi tanda-tanda implisit seperti sarkas. Oleh karena  itu,  penting  untuk  melakukan  deteksi  sarkas,  karena  hal  itu  dapat  digunakan  sebagai  alat  bukti  hukum  dan  Pada penerapan NLP dapat meningkatkan nilai sentimen. Studi ini melihat performa metode deep learning seperti, IndoBERT, RoBERTa,  BERT,  dan  BERT  Multilingual,  dalam  mengklasifikasi  sarkas  berbahasa  Indonesia  di  platform  X.  Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model IndoBERT, yang telah dirancang khusus untuk tugas tersebut, mendapatkan skor F1 yang mengesankan sebesar 95%.
Keywords: sarkasme, deep learning, tweet.
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Bersamaan dengan kemajuan teknologi informasi  dan  komunikasi,  akses  internet  telah menjadi  lebih  mudah.  Pada  tahun  2017,  jumlah pengguna  internet  di  Indonesia  mencapai  sepertiga dari  total  populasi,  sekitar  85,25  juta  dari  total 261,89  juta  orang  [1]  [2].  Sementara  itu,  berbagai platform media sosial semakin berkembang, seperti Facebook, Instagram, Snapchat, dan X. Akun-akun di platform ini dapat mewakili individu, organisasi, atau produk.
Di  antara  berbagai  platform  media  sosial tersebut,  X,  sebelumnya  dikenal  sebagai  Twitter, adalah media sosial berbasis microblogging di mana pengguna dapat membaca dan menulis teks dengan batas maksimum 280 karakter, yang disebut dengan tweet. Pada kuartal ketiga tahun 2021, terdapat 288 juta pengguna aktif harian [3]. Pengguna juga dapat membuat utas untuk membagi pikiran atau pendapat menjadi bagian-bagian. Namun, komunikasi berbasis  teks  tidak  memiliki  isyarat  non-verbal untuk  disampaikan  [4].  Hal-hal  seperti  gerakan
tubuh,  ekspresi  wajah,  dan  intonasi  tidak  tersedia dalam  model  komunikasi  ini.  Selain  itu,  karena penggunaan  bahasa  informal  di  X  dan  batasan jumlah  karakter  (280  karakter  per  tweet),  hal-hal halus seperti sarkas menjadi sulit dideteksi.
Sarkas  adalah  bentuk  bahasa  yang  sering dimaksudkan  untuk  menyampaikan  niat  yang bertentangan dengan apa yang sedang diungkapkan [5].  Perbedaan  ini  digunakan  untuk  menunjukkan ketidakpuasan  terhadap  proposisi  sebelumnya, seringkali  dalam  bentuk  penghinaan.  Sarkas  dapat ditujukan  kepada  individu  atau  kelompok  dan memiliki  berbagai  tujuan,  seperti  mendukung analisis  sentimen  [6],  yang  dibagi  menjadi  tiga kategori:  kecerdasan,  keluhan,  dan  penghindaran [7].
Banyak  penelitian  tentang  klasifikasi  sindiran telah  dilakukan  menggunakan  berbagai  metode. Sebuah  model  yang  berfokus  pada  konteks  untuk mengidentifikasi sarkas dalam tweet telah diusulkan menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)  sebagai  pendekatan  klasifikasi  berurutan.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 366-371 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
Dengan memperhatikan bagaimana Twitter
berfungsi, informasi kontekstual dibagi menjadi tiga kategori:  konteks  yang  terkait  dengan  percakapan, sejarah,  dan  topik.  Berdasarkan  eksperimen menggunakan  dataset  yang  dihasilkan  secara otomatis,  hasil  menunjukkan  bahwa  konteks berbasis  sejarah  memberikan  kinerja  terbaik dibandingkan dengan  konteks  lainnya,  bahkan  jika tidak ada konteks yang digunakan sama sekali [10].
Mengidentifikasi sarkas berdasarkan hanya kata- kata dalam teks dapat membingungkan. Mukherjee
&  Bala  [11]  menyatakan  bahwa  ini  memerlukan pemahaman  tentang  gaya  bahasa  yang  digunakan oleh penulis. Oleh karena itu, mereka menganalisis berbagai  set  fitur  yang  relatif  tidak  berhubungan dengan  teks  itu  sendiri:  seperti  kata  fungsi  dan  n- gram dari kalimat, dalam penggunaan pengelompokan  Fuzzy  C-means  dan  Naïve  Bayes sebagai  alat  klasifikasi  untuk  mendeteksi  sarkas. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa fitur- fitur yang independen dari teks dapat meningkatkan akurasi dalam mendeteksi sarkas secara umum, dan kata-kata  fungsi  adalah  salah  satu  fitur  yang  dapat meningkatkan performa. Namun, Naïve Bayes lebih unggul  daripada  pengelompokan  C-means  ketika digunakan  pada  dataset  berisi  2000  tweet.  Namun, ketika jumlah data lebih besar dari itu,
Pengelompokan Fuzzy C-means umumnya memberikan hasil yang lebih baik.
Deteksi  sarkasme  juga  diterapkan  sebagai dukungan  dalam  analisis  sentimen  pada  cuitan berbahasa Indonesia dengan menggunakan ekstraksi fitur unigram bersama dengan empat set fitur yang diambil  dari  Bouazizi  [7],  termasuk  fitur  terkait tanda baca, fitur sentimen, fitur sintaksis, dan fitur kunci. Pendekatan ini menghasilkan akurasi 80,4%, presisi 83,2%, dan recall 91,3%.
Mendeteksi  sarkas  adalah  komponen  penting dari  klasifikasi  teks  dengan  implikasi  luas  di berbagai  sektor  seperti  keamanan,  kesehatan,  dan penjualan.  Misalnya,  dalam  analisis  umpan  balik pelanggan,  perusahaan  dapat  menilai  sentimen pelanggan  terhadap  produk  mereka.  Wawasan  ini sangat  berharga  untuk  meningkatkan  kualitas produk.  Dalam  analisis  sentimen,  klasifikasi sindiran  sangat  penting  untuk  menginterpretasikan pesan tersirat dalam tweet. Selain itu, struktur tweet itu  sendiri  kadang-kadang  dapat  menunjukkan sindiran, seperti ketika polaritas pernyataan dibalik (misalnya,  mengubah  pernyataan  positif  menjadi bentuknya yang berlawanan) [8].
Dalam  penelitian  ini,  kami  akan  berfokus  pada penggunaan  empat  model  turunan  Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)  yaitu  IndoBERT,  BERT,  RoBERTa,  dan BERT  Multilingual,  dalam  mengklasifikasikan sarkas  dengan  menggunakan  dataset  cuitan berbahasa  Indonesia.  Model-model  ini  disesuaikan
menggunakan  metode  pembelajaran  terawasi,  di mana  mereka  diberikan  contoh-contoh  yang  telah dilabeli  sebagai  sarkasme  dan  bukan  sarkasme. Selama  proses  pelatihan,  model-model  tersebut belajar  untuk  mengenali  pola  dan  fitur-fitur  yang membedakan antara dua jenis tweet tersebut.
Keterbaruan dari penelitian ini adalah pemanfaatan  metode  deep  learning  untuk  deteksi sarkasme,  dimana  kalimat  sarkasme  itu  memiliki bentuk kata positif namun memiliki arti negatif.

## METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Alur penelitian
Seperti  yang  diilustrasikan  dalam  Gambar  1, fokus  kami  adalah  untuk  menentukan  apakah sekelompok  tweet  tertentu  mengandung  sarkas. Untuk  mencapai  tujuan  ini,  kami  menggunakan IndoBERT, BERT, RoBERTa, dan BERT Multilingual, dan memproses pra-pemrosesan tweet untuk mendapatkan dataset yang terstruktur dengan baik.  Setelah  proses  tokenisasi  data,  kami  melatih model yang telah dipretrain, melakukan fine-tuning pada  model.  Model-model  yang  sudah  di-tuning kemudian  dievaluasi  menggunakan  dataset  uji  dan dibandingkan dengan kinerja model pretrain asli. 2.1. Pengumpulan Data Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dari  Khotijah  dkk.  [19]  dan  terdiri  dari 8700 tweet berbahasa Indonesia yang dikumpulkan dari  Maret  2013  hingga  Februari  2020.  Dataset  ini dibagi  menjadi  dua  klasifikasi,  yaitu  tweet  yang mengandung  sindiran  dan  tweet  yang  tidak
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 366-371 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
mengandung sindiran. Penandaan tweet ini dilakukan  secara  manual  oleh  lima  individu  yang tidak  memiliki  informasi  sebelumnya  tentang  asal atau penulis tweet. Ketika sebuah tweet tidak jelas, seorang  ahli  bahasa  dihubungi  untuk  membantu dalam proses penandaan.
2.2. Pre-processing Kami  melakukan  beberapa  langkah  untuk membersihkan dataset:
1. Menghapus  karakter  bising  yang  berasal dari  emoji  yang  diurai  menjadi  enkode UTF-8.
2. Menghilangkan  karakter  unicode,  karena beberapa di antaranya mungkin ditafsirkan sebagai spasi putih, yang bisa mengakibatkan tokenisasi yang tidak tepat.
3. Case-folding, di mana seluruh teks diubah menjadi  huruf  kecil  guna  memastikan keseragaman dan mengurangi jumlah kata dan frasa yang unik.
4. Mengganti mention (contohnya, "@tvOneNews")  dengan  "@USER"  dan URL (misalnya, "https://t.co/2G2azHJx3g") dengan "HTTPURL".
5. Mengonversi  kata-kata  slang  dari  bahasa informal yang umumnya digunakan dalam percakapan  santai  ke  bahasa  yang  lebih formal atau standar.
6. Menghapus  stop  words,  yaitu  kata-kata umum  yang  memiliki  makna  minimal untuk menyederhanakan data dan mengurangi dimensinya. Proses ini dilakukan  menggunakan  pustaka  NLTK dan Sastrawi.
2.3. Tokenisasi Tokenisasi  adalah  proses  mengubah  teks menjadi  potongan-potongan  kecil  yang  disebut "token".  Token  bisa  berupa  kata,  frasa,  atau karakter,  tergantung  pada  jenis  tokenisasi  yang digunakan.  Tujuan  utama  tokenisasi  adalah  untuk memecah  teks  menjadi  bagian-bagian  yang  lebih kecil  sehingga  lebih  mudah  untuk  diproses  oleh model  bahasa  atau  algoritma  lainnya.  Prosedur tokenisasi pada BERT, RoBERTa, BERT Multilingual, dan IndoBERT memanfaatkan mengggunakan WordsPiece dengan metode enkripsi byte-pair (BPE) yang diperkenalkan oleh [22].
Sebagai  contoh  perbedaan  dalam  proses tokenisasi, kita bisa menggunakan kalimat: "proses digitalisasi dapat dinormalisasi agar proses administrasi  berjalan  dengan  optimum".  Rincian perbedaan hasil tokenisasi dapat dilihat dalam Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan tokenisasi
Model Hasil Tokenisasi IndoBERT ['proses', 'digital', 'isasi', 'dapat', 'di', 'normal', 'isa', 'si', 'agar', 'proses', 'administrasi', 'berjalan', 'dengan', 'optimum'] BERT ['proses', 'digital', 'isasi', 'dapat', 'di', 'normal', 'isasi', 'agar', 'proses', 'administrasi', 'berjalan', 'dengan', 'optimum'] RoBERTa ['proses', 'digital', 'sasi', 'dapat', 'di', 'normal', 'isasi', 'agar', 'proses', 'administrasi', 'berjalan', 'dengan', 'optimum'] BERT Multilingual ['proses', 'digitalisasi', 'dapat', 'di', 'normal', 'isasi', 'agar', 'proses', 'administrasi', 'berjalan', 'dengan', 'optimum']
2.4. Melatih Model Untuk  menemukan  hyperparameter  optimum pada  setiap  model,  kami  menyetel  kembali IndoBERT,  BERT  base,  RoBERTa,  dan  BERT Multilingual sebagai berikut:
1. Menghapus  karakter  bising  yang  berasal dari  emoji  yang  diurai  menjadi  enkode
UTF-8. 2. Loss (CategoricalCrossentropy): Digunakan untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi biner dengan nilai target yang berada dalam set (0, 1).
3. Validation_split: Digunakan untuk membagi  data  uji  dan  data  latih  dengan proporsi 30% untuk data uji dan 70% untuk data  latih.  Kinerja  model  diukur  dengan menghitung akurasi. Validasi split memiliki  dua  konsep,  yaitu  kesalahan pelatihan  (training  error)  yang  dihitung dengan  kesalahan  klasifikasi  model  pada data pelatihan, dan kesalahan uji (test error) yang  menggunakan  dua  set  data  yang benar-benar  terpisah:  satu  untuk  pelatihan dan yang lainnya untuk pengujian.
4. Ukuran Batch (Batch_size = 32): Parameter yang menentukan jumlah sampel data yang akan  diproses  dalam  setiap  iterasi.  Pada kasus  ini,  32  sampel  data  akan  diproses dalam satu batch sebelum model diperbarui.
5. Epochs  =  5:  Penggunaan  5  epochs  dipilih karena  mampu  menghasilkan  tingkat akurasi yang baik.
2.5. Evaluasi Dalam  studi  ini,  kami  menilai  efektivitas beberapa model deep learning untuk mengklasifikasikan sarkasme dalam tweet
berbahasa Indonesia. Spesifiknya, kami membandingkan bagaimana empat tipe model deep learning (IndoBERT, BERT, RoBERTa, dan BERT Multilingual)  berkinerja.  Dataset  yang  digunakan untuk pelatihan dan validasi dibagi dalam rasio 7:3 dan  terdiri  dari  total  8700  tweet  berbahasa
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 366-371 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Indonesia. Dataset pelatihan terdiri dari 6088 tweet, sedangkan  dataset  validasi  berisi  1748  tweet. Sedangkan  untuk  validasi  berisi  890  tweet.  Dalam pengujian, kami menggunakan dataset terpisah yang berjumlah 120 tweet. Dataset pengujian terdiri dari 64  tweet  yang  bukan  sarkas  dan  56  cuitan  yang bersifat sarkas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pelatihan  tidak  dilakukan  dari  awal,  tetapi dengan  menggunakan  model  yang  telah  dilatih sebelumnya  dan  hanya  mempelajari  sedikit  lagi untuk  mencapai  titik  optimal  pada  tugas  baru. Teknik  pelatihan  ini  disebut  fine-tuning.  Kami melakukan proses fine-tuning dengan menyesuaikan  hiperparameter  yang  digunakan dalam  model  dalam  proyek  ini  seperti  yang diilustrasikan  dalam  Tabel  2  di  bawah  ini,  yaitu ukuran  batch  32,  laju  pembelajaran  (Adam)  3  × 10−6, dan epoch 5.
Tabel 2. Hyperparameter setup
Model Learning Rate Training Batch Size Epochs IndoBERT 3x10 -6 32 32 BERT 3x10 -6 32 32 RoBERTa 3x10 -6 32 32 BERT Multilingual 3x10 -6 32 32
Perbedaan performa antara model-model yang berbeda  diukur  menggunakan  Matriks  Konfusi. Matriks  ini  memberikan  gambaran  hasil  prediksi dalam masalah klasifikasi. Fungsinya adalah untuk menilai  keandalan  pendekatan  yang  diusulkan  dan efektivitas metode dalam mengenali sarkas. Rumus- rumus  untuk  matriks  konfusi  dijelaskan  dalam Persamaan  1,  Persamaan  2,  Persamaan  3,  dan Persamaan 4, di mana TP adalah true positive, TN adalah  true  negative,  FP  adalah  false  positive,  dan FN adalah false negative.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑃 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
Kinerja model NLP pada dataset validasi dan pengujian  menunjukkan  dampak  berbagai  faktor terhadap  kinerja  model,  termasuk  algoritma tokenisasi, strategi pretraining, dan adaptasi domain
khusus.  Hasilnya  ditampilkan  pada  Tabel  3  dan Tabel 4.
Tabel 3. Performa model terhadap validasi dataset
Model Accuracy Precisi on Recall F1 Scor e IndoBERT 95% 95% 95% 95% BERT 90% 92% 92% 92% RoBERTa 93% 93% 93% 93% BERT Multilingual 94% 94% 94% 94% Tabel 4. Performa model terhadap testing dataset Model Accuracy Precisi on Recall F1 Scor e IndoBERT 95% 95% 95% 95% BERT 91% 92% 92% 92% RoBERTa 94% 94% 94% 94% BERT Multilingual 92% 92% 93% 92%
Model  IndoBERT  menunjukkan  kinerja  yang kuat  secara  konsisten  di  kedua  dataset,  dengan mempertahankan akurasi dan skor F1 sebesar 95%. Hal ini dapat dikaitkan dengan model yang telah di pre-train menggunakan dataset yang lebih besar dan menggunakan  tiga  bahasa  yaitu  Indonesia,  Sunda, dan  Jawa  yang  akhirnya  turut  membantu  model menangkap fitur linguistik penting saat disesuaikan kembali  pada  dataset.  Penggunaan  SentencePiece dengan  algoritma  tokenisasi  BPE  juga  mungkin berkontribusi pada kinerjanya. Skor F1 model pada dataset  pengujian  juga  menunjukkan  kinerja  yang kuat, menunjukkan kemampuannya untuk menggeneralisasi  ke  dataset  yang  berbeda  dan keahliannya dalam mengidentifikasi tweet sindiran. Sebaliknya,  baik  RoBERTa  maupun  BERT Multilingual menunjukkan kinerja yang mirip dalam akurasi  dan  skor  F1  di  kedua  dataset  validasi  dan pengujian.
Kinerja model  NLP pada dataset validasi dan pengujian  menyoroti  pengaruh  berbagai  faktor seperti algoritma tokenisasi, strategi pemutasian pra, dan  adaptasi  khusus  domain.  Model  BERT  secara konsisten memberikan kinerja yang baik pada kedua dataset, mencapai akurasi di atas 90% dan skor F1 sebesar  92%.  Namun,  model  ini  kalah  dari  model deep  learning  berbasis  transformer  yang  lebih canggih  seperti  IndoBERT,  RoBERTa,  dan  BERT Multilingual.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 366-371 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 2. Perbandingan akurasi kurva belajar
Dari perbandingan kurva pembelajaran akurasi pada  dataset  pelatihan  yang  ditunjukkan  dalam Gambar 2, dapat dilihat bahwa IndoBERT memiliki kurva  pembelajaran  yang  lebih  unggul.  Hal  ini mungkin disebabkan oleh fakta bahwa model dasar IndoBERT  telah  dilatih  menggunakan  basis  data bahasa  Indonesia  yang  sangat  besar,  yang menyederhanakan proses
pelatihan
dan memungkinkannya  mencapai  tingkat  akurasi  yang tinggi.

## SIMPULAN
Hasil kami menunjukkan bahwa model deep learning  yang  telah  disesuaikan  dalam  arsitektur memberikan  kinerja  yang  lebih  baik  daripada model  BERT  dasar.  Model  IndoBERT  yang disesuaikan  kembali  mencapai  kinerja  tertinggi dan  sangat  konsisten  dengan  akurasi  95%.  Oleh karena itu, temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa model deep learning adalah pendekatan
yang menjanjikan
untuk mengklasifikasikan  sindiran  dalam  data  X berbahasa Indonesia.
Selain  itu,  penelitian  lebih  lanjut  dapat dilakukan  untuk  mengeksplorasi  potensi  mereka dalam dataset lain, dan model yang dikembangkan  dapat  diuji  pada  tugas  klasifikasi lainnya  selain  pengenalan  sindiran.  Penggunaan model dalam tugas-tugas seperti klasifikasi topik, deteksi  spam,  atau  tugas  NLP  lainnya  dapat memberikan wawasan tambahan tentang kegunaan dan fleksibilitas model tersebut.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  saya ucapkan  kepada  kedua  orang  tua  yang  selalu mendukung  saya  selama  perkuliahan.  Terima kasih juga saya ucapkan kepada bapak Arda Surya
Editya  selaku  dosen  pembimbing  yang  selalu membimbing saya dalam mengerjakan penelitian ini.  Terakhir,  terima  kasih  saya  ucapkan  kepada rekan-rekan  sesame  mahasiswa  yang  juga membantu menyemangati saya dalam mengerjakan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Penulisan  naskah  dan  sitasi  yang  diacu  dalam naskah  ini  disarankan  menggunakan  aplikasi referensi  ( reference  manager )  seperti  Mendeley, Zotero,  Reffwork,  Endnote  dan  lain-lain.  Artikel wajib  merujuk  10-20  jurnal  dan  tiga  artikel  pada Jurnal  JTEKSIS  [Times  New  Roman,  8,  normal], spasi 1. (rujuk pada pedoman penulisan).
[1]  Ritchie, H., Mathieu, E., Roser, M., & Ortiz-Ospina, E. (n.d.). Internet. Our World in Data.
[2]  Hakiki,  G.,  &  Ulfa,  A.  2018.  Perempuan  dan  laki-laki  di Indonesia 2017.
[3]  X. 2022. Q4 and fiscal year 2021: Letter to shareholders.
[4]   Hancock, J. T., Landrigan, C., & Silver, C. 2007. Expressing emotion  in  text-based  communication.  ACM,  929–932. doi:10.1145/1240624.1240764
[5]  Filik, R., Turcan, A. T., Thompson, D., Harvey, N., Davies, H.,  &  Turner,  A.  2016.  Sarcasm  and  emoticons: Comprehension and emotional impact. Quarterly Journal of
Experimental Psychology, 69, 2130–2146.
doi:10.1080/17470218.2015.1106566
[6] Yunitasari, Y., Musdholifah, A., & Sari, A. K. 2019. Sarcasm detection for sentiment analysis in Indonesian tweets. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 13, 53. doi:10.22146/ijccs.41136
[7]  Bouazizi, M., & Ohtsuki, T. 2017. A pattern-based approach for  multi-class sentiment analysis  in Twitter.  IEEE  Access, 5, 20617–20639. doi:10.1109/ACCESS.2017.2740982
[8]  Sarsam, S. M., Al-Samarraie, H., Alzahrani, A. I., & Wright, B.  2020.  Sarcasm  detection  using  machine  learning algorithms  in  Twitter:  A  systematic  review.  International
Journal of Market Research, 62, 578–598. doi:10.1177/1470785320921779
[9]  Parmar, K., Limbasiya, N., & Dhamecha, M. 2018. Feature based  composite  approach  for  sarcasm  detection  using mapreduce. IEEE, 587–591.
doi:10.1109/ICCMC.2018.8488096
[10] Wang,  Z.,  Wu,  Z.,  &  Wang,  R.  2015.  Twitter  Sarcasm Detection  Exploiting  a  Context-Based  Model,  77–91. doi:10.1007/978-3-319-26190-46
[11]  Mukherjee,  S.,  &  Bala,  P.  K.  2017.  Sarcasm  detection  in microblogs  using  na¨ıve  bayes  and  fuzzy  clustering.
Technology in Society, 48, 19–27. doi:10.1016/j.techsoc.2016.10.003 [12]  Ren,  Y.,  Ji,  D.,  &  Ren,  H.  2018.  Context-augmented convolutional neural networks for Twitter sarcasm detection.
Neurocomputing, 308, 1–7. doi:10.1016/j.neucom.2018.03.047
[13] Barbieri, F., & Saggion, H. 2014. Modelling irony in Twitter.
Association for Computational Linguistics, 56–64. doi:10.3115/v1/E14-3007
[14] Rahayu, D. A. P., Kuntur, S., & Hayatin, N. 2018. Sarcasm detection  on  Indonesian  Twitter  feeds.  IEEE,  137–141. doi:10.1109/EECSI.2018.8752913
[15]  Son,  L.  H.,  Kumar,  A.,  &  Sangwan,  S.  R.  2019.  Sarcasm detection using soft attention-based bidirectional long short- term  memory  model  with  convolution  network.  IEEE
Access, 7, 23319–23328.
doi:10.1109/ACCESS.2019.2899260
[16] Ghosh, A., Li, G., Veale, T., Rosso, P., Shutova, E., Barnden, J.,  &  Reyes,  A.  2015.  Semeval-2015  task  11:  Sentiment
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 366-371 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
analysis  of  figurative  language  in  twitter.  Association  for Computational  Linguistics,  470–478.  doi:10.18653/v1/S15- 2080 [17] Majumder, N., Poria, S., Peng, H., Chhaya, N., Cambria, E., &  Gelbukh,  A.  2019.  Sentiment  and  sarcasm  classification with multitask learning. IEEE Intelligent Systems, 34, 38–43. doi:10.1109/MIS.2019.2904691
[18] Mishra, A., & Bhattacharyya, P. 2018. Predicting Readers’
Sarcasm Understandability by Modeling Gaze Behavior, 99– 115. doi:10.1007/978-981-13-1516-95 [19]  Wijaya,  W.,  Murwantara,  I.  M.,  &  Mitra,  A.  R.  2020.  A simplified method to identify the sarcastic elements of bahasa indonesia in youtube comments. IEEE, 1–6. doi:10.1109/ICoICT49345.
[20] Khotijah, S., Tirtawangsa, J., & Suryani, A. A. 2020. Using LSTM  for  context-based  approach  of  sarcasm  detection  in Twitter. ACM, 1–7. doi:10.1145/3406601.3406624.
[21] Handoyo, A. T., Rahman, H., Setiadi, C. J., & Suhartono, D. 2022.  Sarcasm  detection  in  Twitter  -  performance  impact while  using  data  augmentation:  Word  embeddings.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, 22(4), 401–413. doi:10.5391/IJFIS.2022.22.4.401.
[22]  Wu,  et. all.  Google’s  Neural Machine  Translation  System:
Bridging  The  Gap  Between  Human  and  Machine Translation.
[23] Sudirjo, F., Diantoro, K., Al-Gasawneh, J. A., Azzaakiyyah, H. K., & Ausat, A. M. A. 2023. Application of ChatGPT in improving customer sentiment analysis for businesses. Jurnal
Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 5(3), 283-288.
[24]  Guntara,  R.  G.  2023.  Pemanfaatan  google  colab  untuk aplikasi pendeteksian masker wajah menggunakan Algoritma  Deep  Learning  YOLOv7.  Jurnal  Teknologi  Dan Sistem Informasi Bisnis, 5(1), 55-60.
[25] Pamungkas, M. R. S. P., Asyivadibrata, A., Susilawati, T., & Huda, M. N. 2023. Unleashing the Potentials of Artificial Intelligence  for  Micro,  Small,  and  Medium  Enterprises:  A Systematic Literature Review. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 5(3), 303-310.